（成都世運會）熱愛可抵歲月漫長
2026-01-19 13:48 8,176次浏览今年暑假，上海迪士尼、北京環球影城、上海樂高樂園等主題公園預訂火爆、客流猛增。折射出中國超大規模市場的消費潛力，也反映出一個外資來華新趨勢，那就是以文旅為代表的服務消費正在成為外資加碼投資中國的新熱點。 不久前，全球規模最大的樂高樂園在上海金山區正式開園，樂園擁有八大主題區，其中，「悟空小俠」主題區全球首發，體現出世界IP對中國市場的深度理解與本土化努力。 同樣是在今年，投資達28億元人民幣的「哈利·波特製片廠之旅」也已正式落址上海，預計2027年開門迎客。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們看好中國促進投資的各項優惠政策，也看好中國有龐大的遊客基數，而且我們國家經濟的增長也讓國際投資商看到了希望。 正是看好中國親子娛樂等體驗消費的巨大需求和市場潛力，世界級主題公園在中國紛紛落地。旅行平臺去哪兒的數據顯示，今年暑期上海迪士尼、北京環球影城等全球性品牌熱度處於較高區間。 主題公園能帶動周邊交通、酒店和商業等基礎設施升級和拉動就業，形成「主題公園經濟聚集區」。因此，包括主題公園在內的旅遊基礎設施建設也被納入中國的《鼓勵外商投資產業目錄》。研究報告顯示，主題公園的消費拉動係數約為1:18.8，即主題公園每收入1元可帶來18.8元的綜合消費。 中國主題公園研究院院長 林煥傑：他們在打造項目當中，重點利用高科技產品VR、AR、AI讓遊客能夠沉浸其中，他們的技術、管理等都會促進我們國內主題公園的轉型和升級。 餐飲領域外資增加投入 注重本地化創新 除了文旅娛樂，餐飲也是外資持續增加投入的另一大領域。一家外資企業過去兩年在中國開設的新店數量相當於此前28年裡的開店總數，是什麼吸引外資持續增資？ 就在本月，在上海繁華的淮海中路，這家外資餐飲品牌剛剛開出了在中國市場的第1000家門店。企業負責人告訴記者，他們1995年進入中國市場，用了28年左右時間開設了500家店，而最近兩年企業更加看好中國消費市場的增長與提升，在短短兩年裡就又開出500家店。為什麼要提速投資中國？企業負責人向記者展示了一份全球餐飲連鎖品牌排名。 賽百味中國區執行長 朱富強：全球前三名在中國市場發展很好。在中國市場的發展其實給它全球的業績帶來了凸顯的貢獻。我們認為中國的市場有很大的潛力，我們正在發展得更快，因為前面有榜樣。 近年來，中國消費者越來越重視飲食健康和體重管理，企業順應消費潮流大勢，瞄準這個細分市場挖掘潛力加快拓店，推出更多本地化創新。 賽百味亞太區總裁 徐劍群：中國市場已經成為亞太區創新的範本，本地很多潮流設計和研發創新已經被更多國家學習。 在上海的採訪中記者也感受到，各地政府部門持續擴內需、促消費，不斷優化營商環境，為企業經營與成長提供了良好條件，而一個更加成熟開放的市場正為包括外資在內的所有企業創造更多機遇。 上海市黃浦區商務委副主任 魯建立：我們搭建了一個平臺，把相關的企業經營或者是開辦過程當中會涉及的政府部門和街道，包括業主大家聚在一起，很多工作由原來串聯式的審批變成了並聯式的開展，大大節約了時間。 「痛點」變「錨點」 外資加速進入新賽道 保稅維修作為一種新興服務業態，是現代服務業的新賽道。最近一段時間，國家和地方出臺了一系列新政策，把企業的痛點變成了政策發力的錨點，支持這個新產業健康發展。 記者來到這家德國企業設在中國的保稅維修中心時，工作人員正在忙著處理新收到的訂單。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：在這個屏幕上你能看到，現在有幾十個隊列在排著等待維修了。 在過去，像磁共振零部件等一些醫療設備是無法進口到國內進行維修的，把產品寄到德國總部維修周期動輒一個月以上。服務業擴大開放的新政策讓改變發生。政策出臺當月，企業就在深圳前海啟動了保稅維修中心。 西門子(深圳)磁共振有限公司總經理 馬天石：大大提升了我們公司在中國以及在全球的競爭力，也能夠更好地去服務於我們全球的客戶。 保稅維修的新政策讓維修周期由過去的4—6周縮短至5—7天，使得企業能夠更快響應客戶需求。今年上半年，這個保稅維修中心已完成近2000個磁共振線圈的維修，申報磁共振成像裝置零部件保稅維修進出口近6000項，進出口貨值約930萬美元。與此同時，保稅維修也帶動當地加快形成以生產訂單帶動維修訂單、以維修訂單促進生產訂單的良性循環。深圳海關數據顯示，今年1—7月，中國海關深圳關區4個特殊監管區域保稅維修進出口貨值44.5億元，同比增長近10%。 (總臺央視記者 吳昊 張歆 劉永波 劉瀟凡 何俊儒)
閱讀提示 近期，人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶，其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為，未來，可以通過建設大規模數據採集工廠等方式，加快部分場景的商業化落地，以更好跨越「最後一公裡」。 格鬥臺上，4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗，直拳、勾拳、側踢，連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上，一場人形機器人格鬥賽引發關注。 今年，被認為是人形機器人量產「元年」，人形機器人頻頻亮相各大展會，展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上，200餘家國內外機器人企業參展，人形機器人整機企業數量創下新高；2025世界人形機器人運動會開賽在即，500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手…… 作為機器人技術的集大成者，人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶？其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬？對此，《工人日報》記者展開了採訪。 產業發展有基礎，技術細節存卡點 「看它走路搖搖晃晃，跑兩步就摔跤，感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事，在他看來，一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。 根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》)，今年，我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示，我國人形機器人產業前期已有一定基礎，但在一些方面仍存在短板弱項。 據了解，智能能力、運動能力和本體能力技術卡點，是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」，它們對人形機器人的發展至關重要。 「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點，導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究，他告訴記者，在運動控制方面，部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率，但持續運行時散熱不佳，致使關節溫度升高、扭矩精度下降，且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境，「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。 而在人形機器人的運動能力和本體能力之外，多位受訪專家指出，類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。 對此，高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為，機器人需要先感知外界信息，再把信息傳給「大腦」，「大腦」要加以理解、分析、推理、決策，再指揮「小腦」控制運動，現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足，由此帶來延時性問題，進而導致整套動作流程耗時較長。 供應鏈進一步完善，價格有待更「親民」 從幾年前的幾百萬元一臺，到今年的幾萬元一臺，人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來，多個品牌產品進入量產階段，價格降幅更為明顯。7月，國內某品牌推出的一款人形機器人，售價為3.99萬元起。 不過，人形機器人要進一步實現家用，現階段的成本和售價仍然較高，有消費者表示，「期待隨著國產供應鏈進一步完善，售價能夠更加『親民』。」 人形機器人為什麼「有些貴」？蔡炳貞認為，目前，無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術，還是關節模組等硬體技術，都還沒有實現標準化和統一，各個零部件主要由各機器人廠家設計定製，導致定製成本較高。 對於如何進一步降低人形機器人成本，宋宇飛建議，一方面，企業應當繼續提高自研自產能力，通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件，不斷降低硬體成本；另一方面，也應持續優化設計與生產工藝，如減少模具成本和零部件數量，提高裝配效率。 上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者，我國具有完整的人形機器人產業鏈，如果人形機器人的技術問題得以更好地解決，大規模量產和降低成本都有望實現。 「技術進一步成熟之後，產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後，人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。 拓展應用場景，加快商業化落地 從實驗室到工廠，從展臺到救援現場，再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」，人形機器人如何探索應用場景的更多可能？ 據蔡炳貞觀察，人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景，這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。 近年來，國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出，加快人形機器人在特種環境應用，聚焦3C、汽車等製造業重點領域，提升人形機器人工具操作與任務執行能力，並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試，如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠，上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。 宋宇飛建議，將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中，機器人能進入人類難以到達的危險區域，執行探測、搜救等任務，提高作業安全性和效率。」 「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面，可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱，可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人，再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。 「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單，核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者，行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題，要突破這一瓶頸，未來還需建設大規模數據採集工廠，或通過切割場景，讓一部分場景機器人先實現商業化落地。
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